GEE (Generalized Estimating Equations)

⚙ Mühendislik · GEE (Generalized Estimating Equations)

GEE (Generalized Estimating Equations)

Karma · Tekrarlı

GEE (Generalized Estimating Equations), MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Mühendislik alanına ait örnek veri seti üzerinde analizin nasıl uygulandığı, MerQur çıktısının nasıl görüneceği ve APA 7 formatında nasıl raporlanacağı temsilî olarak gösterilmiştir.

🎯 Ne işe yarar?

GEE (Generalized Estimating Equations), ilgili veri türü için gerekli tüm varsayım kontrollerini (normallik, varyans homojenliği, vb.) arka planda otomatik uygular ve sonuçları açık bir tablo + grafik ile sunar. APA 7 standardında otomatik yorumlama, Cohen’s d/η²/R² gibi etki büyüklükleri ve %95 güven aralıkları raporlanır.

📌 Ne zaman kullanılır?

  • Mühendislik alanına ait ölçümlerin istatistiksel analizinde
  • Akademik yayın için APA 7 uyumlu sonuç tabloları üretmek için
  • Hipotez sınama ve karar verme süreçlerinde
  • Lisans / yüksek lisans / doktora tezlerinde uygun yöntem seçimi sonrasında

📐 Varsayımlar

  • Uygun ölçek — Değişkenler analizin gerektirdiği ölçek düzeyinde (nominal/ordinal/aralık/oran) olmalı
  • Bağımsız gözlemler — Gözlemler birbirinden bağımsız bireylerden gelmiş olmalı
  • Yeterli örneklem — Analiz için minimum n gereksinimi karşılanmalı
  • Aykırı değer kontrolü — Aykırı değerler tespit edilip değerlendirilmeli

Varsayımlar bozulursa MerQur otomatik olarak non-parametrik veya sağlam (robust) alternatife yönlendirir.

🛠 MerQur’da Nasıl Yapılır?

1

Veriyi yükle. Dosya → Aç menüsünden örnek dosyayı seç. MerQur sütun tiplerini otomatik tespit eder.

2

Analizi seç. Sol kenardan GEE (Generalized Estimating Equations)‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • error: cats() got an unexpected keyword argument 'max_unique'
4

Opsiyonel ayarlar. Etki büyüklüğü ✓ · %95 güven aralığı ✓ · Varsayım kontrolleri (otomatik).

5

▶ Çalıştır butonuna bas. Sonuçlar tablo + grafik olarak otomatik üretilir.

6

📄 Word’e Aktar. APA 7 formatında, italik istatistik sembolleriyle rapor.

📊 Örnek Veri Seti — Mühendislik

ℹ Not: Aşağıdaki senaryo, MerQur çıktısı ve yorum, gerçek örnek veri seti MerQur’da çalıştırılarak elde edilmiştir. Kendi verinizdeki sayısal sonuçlar farklılık gösterecektir; buradaki amaç analizin uçtan uca nasıl kurgulandığını ve yorumlandığını göstermektir.

🎬 Örnek Dosya

Bu analiz, Mühendislik alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:

Muhendislik/55_gee_drug_yield.xlsx

🎬 Senaryo

Aynı parsellerin tekrarlı ziyaret ölçümlerinde verimi modelliyoruz. Popülasyon ortalaması düzeyinde etki tahmini için GEE uygun bir yöntemdir.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Bağımlı değişken: yield
  • Yordayıcı(lar): visit
  • Küme: plot_id

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

plot_idvisitdrugyield
11new230.4
12new229.5
13new249.5
14new246.8
15new251.4

n = 300 · Sütunlar: plot_id, visit, drug, yield

📈 MerQur Çıktısı

GEE (GENERALİZED ESTİMATİNG EQUATİONS) SONUCU ───────────────────────────────────────────── visit katsayısı = 5.086 p < .001 *** QIC = 306.33 sonuç: yield grup: plot_id

💬 MerQur Yorumu

Aynı parsellerin tekrarlı ziyaret ölçümlerinde verimi modelledik; ziyaret etkisi anlamlı bulundu (b = 5.09, p < .001). GEE, tekrarlı ve kümelenmiş veride bireysel etkilerden çok popülasyon ortalaması düzeyindeki etkiyi tahmin eder ve grup içi korelasyonu bir “çalışma korelasyon yapısı” ile düzeltir. LMM bireysel rastgele etkiye odaklanırken, GEE ortalama eğilime odaklanır. Sahada “ortalama parselde ziyaret ya da zaman etkisi nedir?” gibi popülasyon düzeyi sorularda tercih edilir.

⚠ Sık Yapılan Hatalar

  • Veri tipini yanlış belirlemek (örn. kategorik değişkeni numerik olarak yüklemek)
  • Varsayım kontrollerini atlayıp doğrudan p-değerine bakmak
  • Etki büyüklüğünü raporlamamak — APA 7 hem p hem etki büyüklüğü ister
  • Çoklu karşılaştırmada Tip I hatası düzeltmesi (Bonferroni/Tukey) yapmamak
  • n yetersiz olduğunda non-parametrik alternatife geçmemek

📹 Video Anlatım

Bu analizin Mühendislik dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.

▶ GEE (Generalized Estimating Equations) — video anlatım

Bu analiz, Anestezi ve Reanimasyon alanından bir örnek veri seti üzerinde anlatılıyor (adımlar tüm alanlarda aynıdır). Bağlantı doğrudan 17:27 dakikasından başlar.

▶ Bu analizi izle (17:27) 📺 Tüm videolar

📚 Bu Analizi Yaptıysanız MerQur’u Atıf Yapın

MerQur’u kullanarak bilimsel bir çalışmada bu analizi gerçekleştirdiyseniz, akademik atıf zorunluluğu kapsamında lütfen aşağıdaki atfı kullanın (APA 7):

Örücü, Ö. K. (2026). MerQur: Bütünleşik Akademik Veri Analizi ve Raporlama Platformu [Bilgisayar Yazılımı] (Sürüm 1.0.0). https://doi.org/10.53463/merqur.2026001

BibTeX, RIS, EndNote ve İngilizce karşılığı için: tüm atıf formatları →

Kaynaklar:
  1. American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.).
  2. Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
  3. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.